System identification through first and second order information from the periodogram

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/86138

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. SPCOM - Grup de Recerca de Processament del Senyal i Comunicacions
dc.contributor.author	Vázquez Grau, Gregorio
dc.contributor.author	Lagunas Hernandez, Miguel A.
dc.date	1988
dc.identifier.citation	Vazquez, G., Lagunas, M. System identification through first and second order information from the periodogram. A: IEEE International Symposium on Circuits and Systems. "1988 IEEE International Symposium on Circuits and Systems: Espo, Finland, 7-9 June 1988". Espoo: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 1988, p. 1341-1344.
dc.identifier.citation	10.1109/ISCAS.1988.15176
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/86138
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
dc.relation	http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=15176
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
dc.subject	Sound
dc.subject	Identification
dc.subject	Linear systems
dc.subject	So
dc.title	System identification through first and second order information from the periodogram
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	Email Print Request Permissions The use of first- and second-order information in the characterization of linear systems is considered. Consideration is given to the case when this information is not available but some samples are given of a random process which are the result of filtering white noise through the system. The authors examine an approach which, starting from one estimate of the autocorrelation function, gives rise to an ARMA (autoregressive moving-average) model for the system considered. The derivation of the model is achieved from an optimization point of view.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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